Cỗ máy AI đang chạy bên trong mỗi chuyến đi Uber

5 giờ chiều thứ Sáu tại khu trung tâm thương mại của Sydney.

Các văn phòng vắng đi trong vài phút. Các nhà hàng kín chỗ. 40.000 người mở ứng dụng Uber gần như cùng một lúc. Mưa vừa mới bắt đầu rơi.

Câu hỏi mà Uber phải trả lời ngay lúc này đơn giản đến tàn nhẫn. Sẽ có bao nhiêu yêu cầu chuyến đi đến trong 15 phút tới?

Sai sót và hậu quả là ngay lập tức. Thời gian chờ dài. Hủy chuyến. Khách hàng chuyển sang đối thủ. Ở quy mô của Uber, một sai số nhỏ trong dự báo không phải là vấn đề làm tròn số. Đó là vấn đề doanh thu được đo bằng hàng triệu đô la.

Hầu hết mọi người nghĩ rằng Uber hoạt động theo kiểu phản ứng. Hành khách mở ứng dụng và hệ thống vội vã tìm một tài xế gần đó. Không phải vậy.

Các hệ thống AI của Uber chạy dự báo nhu cầu liên tục, 24 giờ một ngày. Khi bạn mở ứng dụng vào chiều thứ Sáu, Uber đã biết bạn sẽ đến. Tài xế đến đón bạn có thể đã được điều động lại từ 20 phút trước dựa trên dự báo rằng nhu cầu sẽ xuất hiện ở đúng vị trí đó vào đúng thời điểm đó.

Khả năng đó không được xây dựng trên trực giác. Nó được xây dựng trên toán học.

Cải thiện 1 phần trăm độ chính xác dự báo ở khối lượng của Uber chuyển thành hàng trăm triệu đô la doanh thu bổ sung hàng năm. Không phải từ một thay đổi lớn, mà từ hàng nghìn sự kém hiệu quả nhỏ được loại bỏ đồng thời, tích lũy mỗi giờ ở mỗi thành phố.

Đây là Phần 1 của loạt bài 5 phần về cách Uber dự đoán tương lai trước khi nó xảy ra.

Phần 2 đề cập đến kiến trúc tổ hợp ba mô hình. Phần 3 đi qua từng công thức với các con số thực từ một chiều thứ Sáu ở Sydney. Phần 4 xây dựng toàn bộ triển khai từ đầu bằng Python. Phần 5 cho thấy bản thiết kế PyTorch sản xuất đang chạy ở quy mô lớn.

Mọi phép tính đều đã được xác minh. Mọi dòng mã đều chạy được.

Hãy theo dõi. Toán học dễ tiếp cận hơn nhiều so với những gì hầu hết mọi người mong đợi.

#MachineLearning #ArtificialIntelligence #AI #DataScience #Mathematics #Uber #TimeSeriesForecasting #DemandForecasting #AIEngineering #TechLeadership #TheMagicOfHiddenMathematicsInAI #PredictiveAnalytics #DeepLearning #MLOps #Python

Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.